Correlacionan valores de glucosa en sangre con riesgo de diabetes
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 09 Apr 2015 |

Imagen: Los sistemas clínicos UniCel DxC 800 synchron (Fotografía cortesía de Beckman Coulter).
Los valores de glucosa al azar obtenidos durante las pruebas de sangre de rutina a menudo se pasan por alto, pero podría proporcionar información valiosa sobre si una persona está en riesgo de tener diabetes tipo 2.
Los valores aleatorios de glucosa en sangre (RBG) en la que el médico desconoce cuándo el paciente comió por última vez representan la mayoría de las pruebas de glucosa en la práctica clínica. Las directrices actuales no requieren el uso de valores RBG como prueba de detección para la diabetes y no consideran los niveles más altos como un indicador de riesgo de diabetes.
Científicos del Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas (Dallas, TX, EUA) analizaron los datos de 13.792 participantes de las Encuestas Nacionales de Salud y Nutrición 2005-2010, que examinaron a los participantes para la diabetes como parte de la encuesta. Los investigadores examinaron la asociación entre la los valores al azar de la glucemia y el estado de diabetes de los pacientes sin diagnóstico de diabetes. La población del estudio consistió en mujeres adultas no embarazadas, con edades superiores a los 18 años.
Las mediciones de glucosa en suero al azar se determinaron usando el método de la glucosa oxidasa con electrodo de oxígeno de Beckman. Entre 2007 y 2012, se presentó un cambio de instrumento ya que a partir de 2008 se utilizó el instrumento Beckman Unicel CxC800 Synchron (Beckman Coulter; Brea, CA, EUA). Los ensayos de HbA1C se realizaron utilizando métodos de cromatografía líquida de alta resolución (HPLC) principalmente en instrumento Tosoh HbA1C G7 (Tosoh Bioscience, Inc .; South San Francisco, CA, EUA). La diabetes fue definida como tener una HbA1C ≥ 6,5% (48 mmol/mol) y la prediabetes como tener una HbA1C de 5.7 a 6.4% (39-46mmol/mol). La disglucemia fue definida como tener una HbA1C ≥ 5,7% (39 mmol/mol).
El equipo encontró que los que tenían incluso modestas elevaciones de la glucemia aleatoria (RBG), entre 100 a 119 mg/dL, tenían siete veces más probabilidades de sufrir diabetes, según el estudio. A medida que la cifra aumentaba, también lo hacía el riesgo. Las personas con valores de RBG de 120 a 139 mg/dL tenían 30 veces más probabilidades de tener diabetes no diagnosticada. Los individuos con valores por debajo de 100 mg/dL sirvieron como punto de referencia y se consideraron como sin riesgo.
Michael E. Bowen, MD, MPH, profesor asistente de medicina interna y autor principal, dijo: “Nuestros resultados proporcionan evidencia convincente de que un único valor de glucosa en sangre aleatoria elevada es un factor de riesgo para la diabetes. Después de ajustar para los factores tradicionales de riesgo de diabetes, se encontró que los individuos con un único valor de glucosa al azar mayor o igual a 100 mg/dL eran 20 veces más propensos a tener diabetes no diagnosticada en comparación con aquellos en que los valores estaban por debajo de 100 mg/dL. No debemos ignorar estos valores. Si lo hacemos, estamos perdiendo una oportunidad para identificar a los pacientes con alto riesgo de diabetes”. El estudio fue publicado el 4 de febrero de 2015, en la revista Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism.
Enlaces relacionados:
University of Texas Southwestern Medical Center
Beckman Coulter
Tosoh Bioscience
Los valores aleatorios de glucosa en sangre (RBG) en la que el médico desconoce cuándo el paciente comió por última vez representan la mayoría de las pruebas de glucosa en la práctica clínica. Las directrices actuales no requieren el uso de valores RBG como prueba de detección para la diabetes y no consideran los niveles más altos como un indicador de riesgo de diabetes.
Científicos del Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas (Dallas, TX, EUA) analizaron los datos de 13.792 participantes de las Encuestas Nacionales de Salud y Nutrición 2005-2010, que examinaron a los participantes para la diabetes como parte de la encuesta. Los investigadores examinaron la asociación entre la los valores al azar de la glucemia y el estado de diabetes de los pacientes sin diagnóstico de diabetes. La población del estudio consistió en mujeres adultas no embarazadas, con edades superiores a los 18 años.
Las mediciones de glucosa en suero al azar se determinaron usando el método de la glucosa oxidasa con electrodo de oxígeno de Beckman. Entre 2007 y 2012, se presentó un cambio de instrumento ya que a partir de 2008 se utilizó el instrumento Beckman Unicel CxC800 Synchron (Beckman Coulter; Brea, CA, EUA). Los ensayos de HbA1C se realizaron utilizando métodos de cromatografía líquida de alta resolución (HPLC) principalmente en instrumento Tosoh HbA1C G7 (Tosoh Bioscience, Inc .; South San Francisco, CA, EUA). La diabetes fue definida como tener una HbA1C ≥ 6,5% (48 mmol/mol) y la prediabetes como tener una HbA1C de 5.7 a 6.4% (39-46mmol/mol). La disglucemia fue definida como tener una HbA1C ≥ 5,7% (39 mmol/mol).
El equipo encontró que los que tenían incluso modestas elevaciones de la glucemia aleatoria (RBG), entre 100 a 119 mg/dL, tenían siete veces más probabilidades de sufrir diabetes, según el estudio. A medida que la cifra aumentaba, también lo hacía el riesgo. Las personas con valores de RBG de 120 a 139 mg/dL tenían 30 veces más probabilidades de tener diabetes no diagnosticada. Los individuos con valores por debajo de 100 mg/dL sirvieron como punto de referencia y se consideraron como sin riesgo.
Michael E. Bowen, MD, MPH, profesor asistente de medicina interna y autor principal, dijo: “Nuestros resultados proporcionan evidencia convincente de que un único valor de glucosa en sangre aleatoria elevada es un factor de riesgo para la diabetes. Después de ajustar para los factores tradicionales de riesgo de diabetes, se encontró que los individuos con un único valor de glucosa al azar mayor o igual a 100 mg/dL eran 20 veces más propensos a tener diabetes no diagnosticada en comparación con aquellos en que los valores estaban por debajo de 100 mg/dL. No debemos ignorar estos valores. Si lo hacemos, estamos perdiendo una oportunidad para identificar a los pacientes con alto riesgo de diabetes”. El estudio fue publicado el 4 de febrero de 2015, en la revista Journal of Clinical Endocrinology and Metabolism.
Enlaces relacionados:
University of Texas Southwestern Medical Center
Beckman Coulter
Tosoh Bioscience
Últimas Química Clínica noticias
- Nanotubos de carbono ayudan a construir sensores precisos para monitoreo continuo de la salud
- Dispositivo basado en papel mejora la precisión de prueba del VIH
- Nuevo ensayo LC-MS/MS detecta niveles bajos de creatinina en sudor y saliva
- Avance en biodetección abre camino a nuevos métodos de detección temprana de enfermedades
- Nueva prueba de saliva identifica sobredosis de paracetamol
- Dispositivo de pruebas de saliva predice la insuficiencia cardíaca en 15 minutos
- Herramienta de diagnóstico identifica múltiples condiciones de salud a partir de una sola gota de sangre
- Un analizador integrado de química e inmunoensayo con extenso menú de ensayos ofrece flexibilidad, escalabilidad y conmutabilidad de datos
- Prueba rápida de fármacos podría mejorar el tratamiento de pacientes que se presentan en el hospital
- Modelo de IA detecta el cáncer a una velocidad relámpago mediante análisis de azúcar
- El primer chip alimentado por sangre ofrece monitoreo de salud en tiempo real
- Nuevo documento de ADLM ofrece recomendaciones de expertos sobre pruebas clínicas para infecciones virales respiratorias
- Espectrómetro de masas impreso en 3D para el punto de atención supera a los modelos de última generación
- Prueba biomédica POC hace girar una gota de agua utilizando ondas sonoras para detección del cáncer
- Prueba basada en células altamente confiable permite diagnóstico preciso de enfermedades endocrinas
- Nuevo método de análisis de sangre detecta opioides potentes en menos de tres minutos
Canales
Diagnóstico Molecular
ver canal
Primera prueba que utiliza microARN para predecir toxicidad de terapia contra el cáncer
Muchos hombres con cáncer de próstata en etapa temprana reciben radioterapia corporal estereotáctica (RTCE), un tratamiento de radiación de alta precisión que se completa... Más
Ensayo basado en células proporciona detección sensible y específica de autoanticuerpos en desmielinización
Los anticuerpos anti-glicoproteína asociada a la mielina (MAG) sirven como marcadores de un trastorno desmielinizante autoinmune que afecta al sistema nervioso periférico y provoca deterioro sensorial.... MásHematología
ver canal
Nuevo sistema de puntuación predice riesgo de cáncer a partir de un trastorno sanguíneo común
La citopenia clonal de significado incierto (CCSI) es un trastorno sanguíneo común en adultos mayores, caracterizado por mutaciones en las células sanguíneas y un recuento ... Más
Prueba prenatal no invasiva para determinar estado RhD del feto es 100 % precisa
En los Estados Unidos, aproximadamente el 15 % de las embarazadas son RhD negativas. Sin embargo, en aproximadamente el 40 % de estos casos, el feto también es RhD negativo, lo que hace innecesaria la... MásInmunología
ver canal
Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino
El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más
Análisis de sangre con aprendizaje automático predice respuesta a inmunoterapia en pacientes con linfoma
La terapia de células T con receptores de antígenos quiméricos (CAR) se ha convertido en uno de los avances recientes más prometedores en el tratamiento de los cánceres... MásMicrobiología
ver canal
Método basado en IA mejora diagnóstico de infecciones resistentes a fármacos
Las infecciones resistentes a los medicamentos, en particular las causadas por bacterias mortales como la tuberculosis y el estafilococo, se están convirtiendo rápidamente en una emergencia... Más
Innovadora tecnología disgnóstica identifica infecciones bacterianas con precisión de casi 100 % en tres horas
La identificación rápida y precisa de microbios patógenos en muestras de pacientes es esencial para el tratamiento eficaz de enfermedades infecciosas agudas, como la sepsis.... MásPatología
ver canal
Modelo de IA predice eficazmente resultados de pacientes con cáncer de pulmón
El adenocarcinoma de pulmón, la forma más común de cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), suele adoptar uno de seis patrones de crecimiento distintos,... Más
Modelo de IA predice respuesta al tratamiento del cáncer de vejiga
Cada año en Estados Unidos, se diagnostican alrededor de 81.000 nuevos casos de cáncer de vejiga, lo que provoca aproximadamente 17.000 muertes al año. El cáncer de vejiga ... MásTecnología
ver canal
Dispositivo microfluídico Dolor en un Chip determina tipos de dolor crónico desde muestras de sangre
El dolor crónico es una afección generalizada que sigue siendo difícil de controlar, y los métodos clínicos existentes para su tratamiento se basan en gran medida en... Más
Innovador sensor fluorométrico sin etiquetas permite detección más sensible del ARN viral
Los virus representan un importante riesgo para la salud mundial, como lo demuestran las recientes pandemias, lo que hace que la detección e identificación tempranas sean esenciales para... MásIndustria
ver canal
Cepheid y Oxford Nanopore se unen para desarrollar soluciones con secuenciación automatizada
Cepheid (Sunnyvale, CA, EUA), una empresa líder en diagnóstico molecular, y Oxford Nanopore Technologies (Oxford, Reino Unido), la empresa detrás de una nueva generación de... Más